Passer au contenu principal
Domaines technologiques
close
IA et ML
Développement d'applications
Hébergement d'applications
Calcul
Analyses de données et pipelines
Bases de données
Solutions distribuées, hybrides et multicloud
Solutions par secteur d'activité
Migration
Mise en réseau
Observabilité et surveillance
Sécurité
Storage
Outils de produits croisés
close
Gestion des accès et des ressources
Gestion des coûts et de l'utilisation
Infrastructure as Code
SDK, langages, frameworks et outils
/
Console
English
Deutsch
Español
Español – América Latina
Français
Indonesia
Italiano
Português
Português – Brasil
עברית
中文 – 简体
中文 – 繁體
日本語
한국어
Connexion
Google Kubernetes Engine (GKE)
Commencer l'essai gratuit
Aperçu
Guides
Référence
Exemples
Ressources
Domaines technologiques
Plus
Aperçu
Guides
Référence
Exemples
Ressources
Outils de produits croisés
Plus
Console
Découvrir
Vue d'ensemble du produit
Explorer la documentation GKE
Aperçu
Documentation principale de GKE
Documentation GKE AI/ML
Documentation sur la mise en réseau GKE
Documentation sur la sécurité de GKE
Documentation sur la gestion de parc GKE
Utiliser GKE ou Cloud Run ?
Essayer
Créer un cluster dans la console
Créer un cluster avec Terraform
Explorer votre cluster
Affiner les services GKE avec l'aide de Gemini
Apprendre les bases
Commencer à découvrir GKE
Apprendre les bases de Kubernetes
Commencer à découvrir Kubernetes
Présentation des conteneurs
Bande dessinée Kubernetes
Kubernetes.io
Écouter la vidéo : Découvrez Kubernetes avec Google
Apprendre les bases de GKE
Modes de fonctionnement de GKE
Miniature de la vidéo : GKE Essentials
Rôles utilisateur et tâches courantes de GKE
Premiers pas
Cycle de vie du cluster
Présentation de l'administration de cluster
Configuration du cluster
Déployer des charges de travail
Architecture du cluster GKE
Workflows et outils
Présentation de la gcloud CLI
GKE dans la console Google Cloud
Provisionner des ressources GKE avec Terraform
Installer kubectl et configurer l'accès au cluster
Simplifier le déploiement à l'aide de votre IDE
Utiliser le serveur MCP distant GKE
Parcours de formation : Conteneuriser votre application
Aperçu
Comprendre le monolithe
Modulariser le monolithe
Préparer la conteneurisation
Conteneuriser l'application modulaire
Déployer l'application sur un cluster
Parcours de formation : applications évolutives
Aperçu
Créer un cluster
Surveiller avec Prometheus
Effectuer le scaling des charges de travail
Simuler une défaillance
Centraliser les modifications
Considérations relatives à la production
Conception et planification
Exemples de code
Bonnes pratiques pour GKE
Architectures
Développer et déployer des applications avec Cloud Code, Cloud Build et Google Cloud Deploy
Résoudre les problèmes de livraison continue
Configurer des clusters GKE
Planifier des clusters pour exécuter vos charges de travail
Comparer les fonctionnalités des modes Autopilot et standard de GKE
À propos des clusters régionaux
À propos des portes de fonctionnalité
À propos des clusters alpha
À propos de la compatibilité des machines avec les clusters GKE
Concevoir votre cluster GKE avec Gemini
Configurer des clusters Autopilot
À propos de GKE Autopilot
Créer des clusters Autopilot
Prolonger la durée d'exécution des pods Autopilot
Configurer des clusters standards
Créer un cluster zonal
Créer un cluster régional
Créer un cluster alpha
Créer un cluster à l'aide de pools de nœuds Windows
Préparer l'utilisation des clusters
Utiliser des libellés pour organiser les clusters
Gérer des ressources GKE à l'aide de tags
Configurer des pools de nœuds
À propos des pools de nœuds
Ajouter et gérer des pools de nœuds
À propos des images de nœuds
À propos des images containerd
Spécifier une image de nœud
À propos des charges de travail Arm sur GKE
Créer des clusters et des pools de nœuds Standard avec des nœuds Arm
Planifier les tailles de nœud GKE Standard
À propos des VM Spot
À propos des conteneurs Windows Server
Réparer automatiquement des nœuds
Amorcer automatiquement les nœuds GKE avec DaemonSets
Mettre à jour les libellés et les rejets de nœuds Kubernetes pour les pools de nœuds
Utiliser des VM imbriquées avec des clusters GKE standard
Configurer des clusters pour l'architecture mutualisée
À propos de l'architecture de cluster mutualisée
Planifier un environnement mutualisé
Préparer des clusters GKE pour des locataires tiers
Configurer la journalisation mutualisée
Utiliser des parcs pour simplifier la gestion multicluster
À propos des parcs
Créer des parcs
Améliorer l'évolutivité des clusters
À propos de l'évolutivité de GKE
Planifier pour l'évolutivité
Planifier des clusters GKE volumineux
Planifier des charges de travail volumineuses
À propos des marges de capacité
Configurer des marges de capacité
Provisionner une capacité de calcul supplémentaire pour un scaling rapide des pods
Consommer des ressources zonales réservées
À propos du démarrage plus rapide des charges de travail avec les nœuds à démarrage rapide
Réduire et optimiser les coûts
Concevoir et configurer des clusters GKE pour optimiser les coûts
Configurer l'autoscaling pour les charges de travail
Procéder au scaling des applications déployées
Autoscaler les charges de travail horizontalement
À propos de l'autoscaling horizontal des pods
Autoscaler des déploiements à l'aide de l'autoscaling horizontal des pods
Collecter les journaux d'événements de l'autoscaler horizontal de pods
À propos de l'autoscaling des charges de travail en fonction des métriques
Exposer des métriques personnalisées
Configurer l'autoscaling pour les charges de travail LLM sur les GPU
Configurer l'autoscaling pour les charges de travail LLM sur les TPU
Scaling à zéro instance avec KEDA
Autoscaler les charges de travail verticalement
À propos de l'autoscaling de pods verticaux
Effectuer un scaling des requêtes et limites de ressources de conteneurs
Collecter les journaux d'événements de l'autoscaler vertical des pods
Configurer l'autoscaling de pods multidimensionnels
Accélérer le démarrage des applications à l'aide de l'optimisation du processeur au démarrage
Configurer l'autoscaling pour l'infrastructure
À propos de l'autoscaling des clusters
Configurer l'autoscaling des clusters
Afficher les événements d'autoscaling du cluster
À propos de la création automatique de pools de nœuds
Configurer la création automatique de pools de nœuds
Configurer des limites de ressources précises
Exécuter des charges de travail tolérantes aux pannes à moindre coût
Utiliser les pods Spot sur les clusters Autopilot
Utiliser des VM spot pour exécuter des charges de travail sur des clusters GKE standard
Utiliser des VM préemptives pour exécuter des charges de travail
Afficher les coûts GKE
Afficher la répartition des coûts du cluster
Afficher les métriques d'optimisation liées aux coûts
Optimiser les coûts GKE
Dimensionner correctement vos charges de travail GKE à grande échelle
Réduire les coûts en procédant au scaling à la baisse des clusters GKE pendant les heures creuses
Identifier les clusters GKE sous-provisionnés et surprovisionnés
Identifier les clusters GKE inactifs
Identifier les charges de travail sous-provisionnées et surprovisionnées
Provisionner le stockage
À propos du stockage des clusters GKE
Utiliser les fonctionnalités, les primitives et les abstractions de Kubernetes pour le stockage
Utiliser des volumes persistants et le provisionnement dynamique
Utiliser des StatefulSets
À propos des instantanés de volume
Utiliser l'expansion de volume
Remplir des volumes avec des données provenant de Cloud Storage
À propos du programme de remplissage de volumes GKE
Automatiser le transfert de données vers Hyperdisk ML
Stockage de blocs
Provisionner et utiliser des disques Persistent Disk
Utiliser le pilote CSI Persistent Disk Compute Engine
Limites de rattachement de volumes persistants
Utiliser des disques persistants préexistants
Installer manuellement un pilote CSI
Utiliser les disques persistants avec plusieurs lecteurs (ReadOnlyMany)
Disques persistants sauvegardés par un disque SSD
Disques persistants régionaux
Augmenter la disponibilité des applications avec état avec l'opérateur HA avec état
Provisionner et utiliser Hyperdisk
À propos d'Hyperdisk
Faire évoluer les performances du stockage à l'aide d'Hyperdisk
Optimiser les performances et les coûts de stockage avec les pools de stockage Hyperdisk
Accélération du chargement des données d'IA/ML avec Hyperdisk ML
Provisionner et utiliser GKE Data Cache
Accélérer les performances de lecture des charges de travail avec état grâce au cache de données GKE
Gérer votre espace de stockage persistant
Configurer un disque de démarrage pour les systèmes de fichiers de nœud
Cloner les disques persistants
Sauvegarder et restaurer le stockage sur Persistent Disk à l'aide d'instantanés de volume
Optimiser les performances des disques
À propos de l'optimisation des performances des disques
Surveiller les performances des disques
SSD local et stockage éphémère
À propos de l'espace de stockage SSD local pour GKE
Provisionner le stockage éphémère basé sur disque SSD local
Provisionner le stockage de blocs bruts basé sur disque SSD local
Créer un déploiement à l'aide d'un volume EmptyDir
Utiliser des disques persistants dédiés en tant que volumes éphémères
Stockage de fichiers
Provisionner et utiliser des volumes Lustre
À propos de Managed Lustre pour GKE
Créer et utiliser un volume basé sur Managed Lustre
Accéder aux instances Managed Lustre existantes
Développer des volumes Managed Lustre
Provisionner Managed Lustre sur GKE à l'aide de XPK
Provisionner et utiliser Filestore
À propos de la compatibilité de Filestore avec GKE
Accéder aux instances Filestore
Déployer une charge de travail avec état avec Filestore
À propos des multipartages Filestore pour GKE
Optimiser les multipartages pour GKE
Sauvegarder et restaurer l'espace de stockage Filestore à l'aide d'instantanés de volume
Stockage d'objets
Démarrage rapide : pilote CSI Cloud Storage FUSE pour GKE
À propos du pilote CSI Cloud Storage FUSE pour GKE
Configurer le pilote CSI Cloud Storage FUSE
Installer des buckets Cloud Storage en tant que volumes éphémères
Installer des buckets Cloud Storage en tant que volumes persistants
Configurer le conteneur side-car du pilote CSI Cloud Storage FUSE
Optimiser les performances de Cloud Storage FUSE
Automatiser l'optimisation des performances avec les profils de performances
Réglage manuel des performances
Déployer et gérer des charges de travail
Déployer des charges de travail Autopilot
Planifier les demandes de ressources pour les charges de travail Autopilot
À propos des charges de travail Autopilot dans GKE Standard
Exécuter des charges de travail Autopilot dans des clusters standards
Configurer les attributs de nœud avec ComputeClasses
À propos des ComputeClasses GKE
À propos des ComputeClasses intégrées dans GKE
À propos des ComputeClasses personnalisées
Contrôler les attributs de nœud avec autoscaling à l'aide de ComputeClasses personnalisées
Appliquer des ComputeClasses aux pods par défaut
À propos des classes de calcul "Équilibrée" et "Scale-Out" dans les clusters Autopilot
Choisir des ComputeClasses prédéfinies pour les pods Autopilot
Bonnes pratiques pour les ComputeClasses
Déployer des charges de travail sur du matériel optimisé
Configurations minimales des processeurs pour les charges de travail intensives
Configurer l'utilisation intensive des pods dans GKE
Analyser les performances du processeur à l'aide de la PMU
Exécuter des charges de travail de calcul hautes performances (HPC) avec H4D
Bonnes pratiques pour exécuter des charges de travail HPC
Déployer des charges de travail ayant des exigences de sécurité spécifiques
À propos de l'admission des charges de travail privilégiées en mode Autopilot
Créer des listes d'autorisation pour les charges de travail privilégiées en mode Autopilot
Partenaires GKE Autopilot
Charges de travail Open Source privilégiées en mode Autopilot
Restreindre les charges de travail Autopilot privilégiées dans les organisations
Contrôler l'admission des charges de travail privilégiées en mode Autopilot
Résoudre les problèmes liés aux charges de travail et aux listes d'autorisation Autopilot privilégiées
Déployer des charges de travail nécessitant des appareils spécialisés
À propos de l'allocation dynamique des ressources (ADR) dans GKE
Préparer votre infrastructure GKE pour DRA
Déployer des charges de travail DRA
Créer des instantanés et restaurer des charges de travail avec des instantanés de pods
À propos des instantanés de pods
Restaurer à partir d'un instantané de pod
Migrer des charges de travail
Identifier les clusters standards à migrer vers Autopilot
Préparer la migration de clusters standards vers Autopilot
Gérer les charges de travail
Placer les pods GKE dans des zones spécifiques
Simuler une défaillance de zone
Améliorer l'efficacité de la charge de travail grâce à Fast Socket NCCL
À propos des condensés d'images de conteneurs
Utiliser des condensés d'image de conteneur dans les fichiers manifestes Kubernetes
Améliorer la vitesse d'initialisation des charges de travail
Utiliser des images de conteneurs en streaming
Utiliser des disques de démarrage secondaires pour précharger des données ou des images de conteneurs
Isoler vos charges de travail à l'aide d'espaces de noms
Intégration et livraison continues
Planifier l'intégration et la livraison continues
Créer un pipeline CI/CD avec Azure Pipelines
Livraison continue de type GitOps avec Cloud Build
CI/CD modernes avec GKE
Framework de livraison de logiciels
Créer un système CI/CD
Appliquer le workflow de développeur
Déployer des charges de travail par type d'application
Charges de travail d'IA et de ML
Orchestration de l'IA/du ML sur GKE
À propos de GKE Hypercluster
Charges de travail de bases de données, de caches et de flux de données
Données sur GKE
Planifier des déploiements de bases de données sur GKE
Bases de données gérées
Déployer une application à l'aide de GKE Autopilot et de Spanner
Déployer WordPress dans GKE avec Persistent Disk et Cloud SQL
Analyser des données sur GKE à l'aide de BigQuery, Cloud Run et Gemma
Kafka
Déployer Apache Kafka sur GKE à l'aide de Strimzi
Déployer Apache Kafka sur GKE à l'aide de Confluent
Redis
Créer une application Web à plusieurs niveaux avec Redis et PHP
Déployer un cluster Redis sur GKE
Déployer Redis sur GKE à l'aide de Redis Enterprise
Optimiser les performances de Redis sur GKE
MySQL
Déployer un cluster MySQL avec état
Migrer vos données MySQL d'un disque persistant vers Hyperdisk à l'aide d'instantanés
Migrer vos données MySQL de Persistent Disk vers Hyperdisk à l'aide de Sauvegarde pour GKE
Optimiser les performances de MySQL sur GKE
PostgreSQL
Déployer une base de données PostgreSQL à disponibilité élevée
Déployer PostgreSQL sur GKE à l'aide de Zalando
Déployer PostgreSQL sur GKE à l'aide de CloudNativePG
SQL Server
Déployer une instance unique SQL Server 2017 sur GKE
Memcached
Déployer Memcached sur GKE
Bases de données vectorielles
Créer un chatbot RAG à l'aide de GKE et Cloud Storage
Déployer une base de données Qdrant sur GKE
Déployer une base de données Elasticsearch sur GKE
Déployer une base de données vectorielle PostgreSQL sur GKE
Déployer une base de données vectorielle Weaviate sur GKE
Serveurs et applications Web
Planifier la diffusion des sites Web
Déployer une application avec état
Assurez-vous que les charges de travail sont prêtes en cas d'interruption
Déployer une application sans état
Autoriser les connexions directes à des pods Autopilot à l'aide de hostPort
Exécuter Django
Déployer une application à partir de Cloud Marketplace
Exécuter des charges de travail full stack à grande échelle sur GKE
Déployer une application de serveur Web conteneurisée
Game Servers
Obtenir de l'aide pour résoudre les problèmes liés à Agones et Game Servers
Isoler le contrôleur Agones dans votre cluster GKE
Déployer des charges de travail Arm
Préparer une charge de travail Arm pour le déploiement sur des clusters standards
Créer des images multi-arch pour les charges de travail Arm
Déployer des charges de travail Autopilot sur l'architecture Arm
Migrer l'application x86 sur GKE vers multi-arch avec Arm
Microsoft Windows
Déployer une application Windows Server
Créer des images multi-arch Windows Server
Déployer des applications ASP.NET avec authentification Windows dans des conteneurs Windows pour GKE
Gérer et optimiser les clusters
Gérer les modifications du cycle de vie des clusters pour minimiser les perturbations
Optimiser votre utilisation de GKE avec des insights et des recommandations.
Gérer un cluster GKE
Configurer un cluster et une charge de travail pour la préproduction
Optimiser les performances des charges de travail
Mettre à niveau les clusters et les pools de nœuds
À propos des mises à niveau de clusters GKE
Planifier les mises à niveau des clusters
À propos des versions disponibles
Utiliser les canaux de publication
À propos des mises à niveau des clusters Autopilot
À propos des mises à niveau standards des clusters
Mettre à niveau automatiquement les nœuds
Mettre à niveau manuellement le plan de contrôle ou les pools de nœuds d'un cluster
À propos des stratégies de mise à niveau des nœuds
Configurer les stratégies de mise à niveau des nœuds
À propos des intervalles et des exclusions de maintenance
Apprendre à configurer des intervalles et des exclusions de maintenance.
À propos du séquençage du déploiement avec des étapes personnalisées
Séquencer le déploiement des mises à niveau de clusters avec des étapes personnalisées
À propos des mises à niveau des clusters avec séquençage du déploiement
Séquencer le déploiement des mises à niveau des clusters
Contrôler la fréquence des perturbations causées par les mises à niveau automatiques
Recevoir des notifications pour les événements de cluster
À propos des notifications de cluster
Recevoir des notifications de cluster via Pub/Sub
Configurer le cluster pour recevoir des notifications par e-mail
Configurer des notifications de cluster pour les services tiers
Obtenir de la visibilité sur les mises à niveau de cluster
Gérer les nœuds
Assurer des ressources pour les mises à niveau des nœuds
Redimensionner des clusters en ajoutant ou en supprimant des nœuds
Définir la concentration des nœuds
Migrer des nœuds vers un autre type de machine
Gérer la maintenance de l'hôte
Comprendre comment effectuer la maintenance de l'hôte sur GKE
Surveiller les événements de maintenance
Effectuer la maintenance de l'hôte pour les nœuds exécutant des charges de travail d'entraînement et d'inférence
Migrer des nœuds vers Linux cgroupv2
Configurer des cgroups accessibles en écriture pour les conteneurs
Personnaliser la configuration containerd
Personnaliser la configuration du système de nœud
Configurer les nœuds pour utiliser l'espace disque comme mémoire virtuelle
Configurer les nœuds Windows Server pour les joindre à un domaine
Plusieurs threads simultanés (SMT) pour le calcul hautes performances
Supprimer un cluster
Utiliser les API bêta Kubernetes avec des clusters GKE
Garantit la stabilité du plan de contrôle lors de l'utilisation de webhooks.
Utiliser Sauvegarde pour GKE
Surveiller
Observabilité pour GKE
Configurer Google Cloud Managed Service pour Prometheus
Utiliser OpenTelemetry géré
Présentation d'OpenTelemetry géré
Déployer OpenTelemetry géré
Surveiller des clusters et des charges de travail
Configurer la collecte de métriques
Configurer la surveillance automatique des applications pour les charges de travail
Afficher les métriques d'observabilité
Collecter et afficher les métriques d'observabilité
Collecter et afficher les métriques du plan de contrôle
Collecter et afficher les métriques Kube State Metrics
Collecter et afficher les métriques cAdvisor/Kubelet
Collecter et afficher les métriques DCGM
Utiliser les métriques de performances des applications
Collecter des métriques Prometheus spécifiques à partir de Kubernetes
Surveiller les métriques de latence au démarrage
Comprendre les profils d'utilisation des clusters avec la mesure de l'utilisation de GKE
Observabilité des applications avec Prometheus sur GKE
Configurer Elastic Stack sur GKE
Afficher et traiter les journaux
À propos des journaux GKE
Afficher les journaux GKE
Contrôler l'ingestion de journaux
Ajuster le débit des journaux
Configurer la journalisation mutualisée
Dépannage
Aperçu
Présentation du dépannage
Aperçu